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# 什么是分布式数据库和TiDB整体架构
## 一、分布式数据库概述
### 1.1 分布式数据库的定义
分布式数据库（Distributed Database）是指数据存储在物理上分散的多个节点，但在逻辑上构成统一整体的数据库系统。其核心特征包括：
- **数据分片**：数据按特定规则拆分到不同节点
- **透明访问**：用户无需感知数据物理位置
- **协同计算**：多个节点并行处理查询请求
- **高可用性**：单点故障不影响整体可用性
### 1.2 与传统数据库的对比
| 特性 | 传统集中式数据库 | 分布式数据库 |
|---------------------|-----------------------|---------------------------|
| 扩展性 | 垂直扩展（Scale-up） | 水平扩展（Scale-out） |
| 容灾能力 | 依赖硬件冗余 | 多副本自动恢复 |
| 数据规模 | TB级受限 | PB级可扩展 |
| 部署成本 | 高端服务器成本高 | 普通服务器集群成本低 |
### 1.3 典型应用场景
- 超大规模数据存储（电商订单、物联网数据）
- 高并发OLTP业务（金融交易、实时风控）
- 混合负载场景（HTAP系统）
## 二、TiDB核心架构解析
### 2.1 整体架构设计
TiDB采用分层架构设计，主要包含三个核心组件：
+———————–+ | TiDB Server | <-> 无状态SQL层 +———————–+ ↑↓ +———————–+ | PD (Placement Driver) | <-> 元数据大脑 +———————–+ ↑↓ +———————–+ | TiKV/TiFlash | <-> 分布式存储引擎 +———————–+
### 2.2 核心组件详解
#### 2.2.1 TiDB Server
- **功能定位**：SQL解析与优化器
- 关键特性：
- 兼容MySQL协议（支持JDBC/ORM工具）
- 分布式SQL计算下推（将计算靠近数据）
- 无状态设计（支持弹性扩缩容）
#### 2.2.2 Placement Driver (PD)
- **核心职责**：
- 全局时间戳分配（TSO服务）
- 区域调度与负载均衡
- 集群拓扑管理
- 创新设计：
- 基于Raft的元数据高可用
- 实时热点检测与调度
#### 2.2.3 TiKV存储引擎
- **基础架构**：
- 基于RocksDB的LSM-Tree存储
- Multi-Raft分片协议
- Region自动分裂合并
- 数据一致性：
- 使用Percolator模型实现分布式事务
- 支持SI/RC/RR隔离级别
#### 2.2.4 TiFlash（分析引擎）
- 列式存储引擎
- 实时同步机制（Learner角色）
- 智能选择行存/列存
### 2.3 关键技术实现
#### 2.3.1 分布式事务
```go
// 简化版事务流程示例
func Commit(txn *Transaction) error {
// 1. 获取全局时间戳
startTS := pd.GetTS()
// 2. 两阶段提交
if err := txn.Prewrite(startTS); err != nil {
return err
}
// 3. 提交阶段
commitTS := pd.GetTS()
return txn.Commit(commitTS)
}
混合部署能力：
金融级一致性：
云原生设计：
| 测试项 | TiDB 7.1 | MySQL 8.0集群 |
|---|---|---|
| TPC-C tpmC | 120,000 | 45,000 |
| 扫描吞吐量 | 2.4TB/s | 0.8TB/s |
| 故障恢复时间 | <10s | >30s |
智能运维体系：
多模数据库支持：
云边协同架构：
TiDB通过创新的架构设计，实现了分布式数据库在一致性、可用性和扩展性方面的突破。其分层解耦的设计理念为新一代数据库系统提供了重要参考，随着5.0版本引入Titan存储引擎和6.0的MPP增强，TiDB正在向更完整的HTAP平台演进。
注：本文所述架构基于TiDB 7.x版本，具体实现细节可能随版本更新而变化。 “`
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